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MiniMax（稀宇科技）的开源模型系列覆盖了从底层文本推理、多模态理解到全模态内容生成的完整技术栈。其开源策略以“极致性价比”和“通用多模态”为核心，旨在打破闭源模型的垄断并构建开发者生态。ai 以下是 MiniMax 主要开源模型的核心介绍：全模态生成模型：MiniMax H3这是 MiniMax 最具影响力的开源项目之一，标志着视频生成领域进入“开权重”时代。 核心能力：H3 是一个通用型全模态生成系统，能够统一理解文本、图像、视频和音频构成的多模态上下文。它支持最高 2K 分辨率、最长 15 秒的视频生成，且直接输出带有原生立体声音频的视频，解决了音画同步难题。 性能表现：在 Artificial Analysis 榜单中，H3 的视频编辑能力排名全球第一，文生视频和图生视频均位列前三。其在指令遵循、品牌信息呈现及动作迁移（V2V）方面表现出色，被评价为“后期之王。 开源与生态：2026年8月3日正式开源后，迅速登顶 Hugging Face 热度榜，衍生出近300个社区微调版本。通过 ComfyUI 优化，显存需求从 123.6GB 降至 42.5GB，使其能在消费级显卡（如 RTX 3060）上运行。 成本优势：API 定价仅为同类旗舰模型的三分之一（2K 分辨率约 0.8 元/秒），大幅降低了商业创作门槛。 原生多模态推理模型：MiniMax M3M3 是 MiniMax 在认知与推理层面的旗舰开源模型，主打长上下文与复杂任务处理。 架构创新：总参数 428B，激活参数 23B，采用混合专家（MoE）架构。引入了自研的 MSA（MiniMax Sparse Attention）稀疏注意力机制，在支持 100 万 Token 超长上下文的同时，将计算成本大幅降低。 核心特性：它是首个从 Step 0 开始进行多模态混合训练的开源模型，原生支持图片、视频输入及电脑桌面操作（Computer Use）。 应用表现：在编码与智能体（Agent）评测中达到行业顶尖水平，具备自主任务拆解、工具调用和多步推理能力，能独立完成代码库分析、学术论文复现等复杂任务。音乐生成模型：MiniMax Music 3继视频模型后，MiniMax 将高端音乐生成能力开源，直面 Suno 等闭源产品。 技术规格：采用 8B 规模的 Qwen3 作为全局 LLM，配合 Flow Matching 技术。 核心优势：原生支持 5 分钟长音频生成，解决了长曲子常见的结构崩坏问题。用户可通过结构化提示词对 BPM、人声质感及乐器编排进行深度干预。 社区影响：被视为目前最先进的开源权重音乐生成模型，为开发者提供了高度可定制的音频流底座。早期基础与推理模型：M1、M2 及 Text-01这些模型奠定了 MiniMax 在长文本和高效推理方面的基础。 MiniMax-Text-01 / M1：参数量达 4560 亿，支持最长 400 万至 100 万 Token 的上下文窗口。M1 引入了 Lightning Attention 机制，训练成本极低（约 53 万美元），在长文本处理和工具调用上表现优异。 MiniMax M2 / M2.5：专注于编程与 Agent 场景。M2.5 激活参数仅 10B，推理速度高达 100 TPS，在 Excel 处理、PPT 生成及全栈开发场景中性能对标国际顶尖闭源模型。M2 曾在 SWE-Bench 测试中成为得分最高的开放权重大模型。配套开源生态：Skills 库除了模型权重，MiniMax 还开源了办公与开发技能库（Skills）。 内容覆盖：将前端、全栈、移动端开发以及 PDF、PPT、表格处理等能力封装为可插拔的 Skills。 用途：旨在嵌入 Claude Code、Cursor 等编码环境，为 AI Agent 提供结构化、生产级的开发技能，推动模型从“大脑”向“手艺”转化。

MiniMax 的开源路线清晰呈现出从“底座构建”到“推理增强”，再到“多模态创造”的演进逻辑。通过开放 H3、M3 等核心权重，并结合极具竞争力的 API 价格，MiniMax 正在推动 AI 视频和音乐生成从云端闭源服务向本地化、定制化生产流程转变。 介绍一下minimax系列开源模型